数据驱动的金融风险管理方法论实验室
基于海量金融数据和真实业务场景，打造可信赖的风险管理方法体系
整合超过20年历史数据，覆盖多个市场周期，通过大规模回测验证模型有效性
模拟50+真实业务场景，包括极端市场压力、流动性冲击、传染效应等关键风险事件
提供标准化API接口和可视化工具，支持快速集成到现有风险管理系统中
从系统性风险识别到组合优化配置，提供全流程风险管理解决方案
Systemic Risk Measurement
基于CoVaR、MES、SRISK模型，量化金融机构对系统性风险的贡献度， 识别关键风险传染路径，为监管决策提供数据支持。
Portfolio Optimization
运用Black-Litterman、风险平价等方法，结合市场观点和历史数据， 构建风险调整后收益最优的资产配置方案。
Risk Modeling Framework
采用GARCH族模型、极值理论、Copula函数刻画波动性和尾部风险， 精准捕捉市场异常波动和极端事件。
Stress Testing Framework
设计多维度压力场景，评估极端条件下的组合表现和资本充足性， 满足CCAR、ICAAP等监管要求。
利用CoVaR模型和网络分析方法，实时监测COVID-19疫情期间金融系统的风险传染路径， 准确预警了关键风险节点，帮助投资者及时调整风险敞口。
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